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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种新能源汽车电池在线智慧故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119230998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411354037.4，技术领域涉及：H01M10/48；该发明授权一种新能源汽车电池在线智慧故障诊断方法是由候雪婷;唐伟杰;吴超然;吴辉;郝天秀;马勇;陈家焱设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新能源汽车电池在线智慧故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种新能源汽车电池在线智慧故障诊断方法，本发明使用气体传感技术对热失控进行早期检测和预警，在热失控蔓延之前消除火灾隐患，在提升安全性方面具有巨大潜力，电池热失控时，泄放出易燃易爆气体时进行实时监测并及时报警。

本发明授权一种新能源汽车电池在线智慧故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种新能源汽车电池在线智慧故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：测量不同正极材料的电池在不同荷电状态下被保持高温状态时各析出气体成分的随时间的变化数据； 析出气体成分包括：CO2、CO、H2和VOCs中的至少一种的浓度； 步骤2：将步骤1测量的数据分类为不同正极材料的电池在不同荷电状态下析出的不同气体的时序序列，将时序序列划分为输入序列和目标序列； 步骤3：进行LSTM神经网络训练，得到同种正极材料的电池处于不同荷电状态下的各析出气体成分预测模型； 步骤4：采集新能源汽车各电池包的析出气体成分的实时数据； 步骤5：根据新能源汽车电池管理系统输出的电池正极材料种类和电池的荷电状态选择对应的电池析出气体成分预测模型； 步骤6：采用滑动窗口法，从步骤4提取的实时数据的时间步中提取滑动窗口范围内的时间步对应的析出气体成分数据组成待预测时间序列； 步骤7：将步骤6的待预测时间序列输入步骤5选出的训练好的电池析出气体成分预测模型，输出结果； 步骤8.将输出结果与阈值进行比较，若大于阈值，则输出预警信号； 所述步骤2将时间序列划分为输入序列和目标序列包括： 采用滑动窗口法，从各时序序列数据集中提取滑动窗口范围内的时间步对应的时序序列数据； 将一个时间窗口内的时序序列作为输入序列，将输入序列之后的时间步的时序序列作为目标序列； 所述步骤2中被划分为输入序列和目标序列的时序序列通过以下步骤处理获得： 根据各时序序列对应的电池的荷电状态进行数据合并，若电池的荷电状态属于同一荷电状态分布范围，则将析出气体成分的时序序列划分到同一个组； 同一个荷电状态分布范围内的各时序序列中，处于不同荷电状态的电池在同一时刻的析出气体成分数据求平均值，所有时刻的析出气体成分平均值数据组成各荷电状态分布范围的析出气体成分的时序序列。

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